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Crowd-based data collection for hydrology and water resources research (CrowdWater)

English title Crowd-based data collection for hydrology and water resources research (CrowdWater)
Applicant Seibert Jan
Number 163008
Funding scheme Project funding (Div. I-III)
Research institution Geographisches Institut Universität Zürich
Institution of higher education University of Zurich - ZH
Main discipline Hydrology, Limnology, Glaciology
Start/End 01.04.2016 - 31.08.2020
Approved amount 479'018.00
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Keywords (5)

Value of data; Hydrologic observation; Crowdsourcing; Hydrological modelling; Citizen science

Lay Summary (German)

Lead
Das Projekt CrowdWater hat das Ziel, das Potential sogenannter ‚crowd-based‘ Beobachtungen, also Beobachtungen unter aktiver Beteilung der Öffentlichkeit, im Bereich der Hydrologie zu untersuchen. Konkret wird dies an den Beispielen Abfluss/Wasserstand und Bodenfeuchte untersucht, wobei sowohl die Möglichkeiten der Datenerhebung als auch der potentielle Wert dieser neuartigen Daten für hydrologische Vorhersagen untersucht wird. Das langfristige Ziel ist es, neuartige Beobachtungsdaten erheben zu können, die zu besseren Vorhersagen von hydrologischen Ereignissen wie Trockenheiten oder Überschwemmungen führen.
Lay summary

Wasser ist wichtig – dies wird während Trockenheiten deutlich, wenn zu wenig Wasser zur Verfügung steht, aber auch in gegenteiligen Situationen während Überschwemmungen. Kenntnis über die räumliche und zeitliche Variation von Wasser ist daher wichtig.  Obwohl in der Schweiz weltweit eins der besten Messnetze für Wasser existiert, ist auch hier die Information durch diese Messnetze lückenhaft, besonders im Hinblick auf die Variation von Ort zu Ort.

Die Beteiligung einer interessierten Öffentlichkeit an Messungen hat ein grosses Potential, wie für verschiedene Bereiche bereits gezeigt werden konnte. Das Projekt CrowdWater hat das Ziel, das Potential solcher sogenannten ‚crowd-based‘ Beobachtungen im Bereich der Hydrologie zu untersuchen. Das langfristige Ziel ist es, neue Beobachtungsdaten erheben zu können, die zu besseren hydrologischen Vorhersagen führen. In CrowdWater zwei Ansätze verfolgt: Zum einen wird untersucht, wie die Öffentlichkeit an hydrologischen Beobachtungen beteiligt werden kann. Dies wird konkret an den Beispielen Bodenfeuchte und Abfluss/Wasserstand getestet, wobei ein ‚ Geocaching‘ Ansatz unter Verwendung moderner Smartphonetechnik verfolgt wird.  Die Idee ist, eine Smartphone-App zu verwenden, so dass einzelne Teilnehmer eigene Messtellen mithilfe von GPS und digitalen Photos ‚einrichten‘ können, und Beobachtungen an diesen Messstellen dann von verschiedenen  Teilnehmern eingeschickt werden können. Es ist aber nicht nur wichtig, welche Daten wie gut erhoben werden könnten, sondern auch, welchen potentiellen Nutzen diese Daten haben könnten. Diese Frage wird mithilfe von Computermodellen betrachtet, wobei der Mehrwert für hydrologische Vorhersagen mithilfe verschiedener, teilweise zunächst auch ‚erfundener‘, Daten unterschiedlicher Qualität verglichen wird.

Kreative Lösungen sind in CrowdWater gefragt, um die Herausforderungen anzugehen, wie zum Beispiel die Qualitätssicherung oder die Schaffung von Anreizen zur Beteiligung.

Direct link to Lay Summary Last update: 04.10.2015

Responsible applicant and co-applicants

Employees

Publications

Publication
Quality and timing of crowd‐based water level class observations
Etter Simon, Strobl Barbara, Meerveld Ilja, Seibert Jan (2020), Quality and timing of crowd‐based water level class observations, in Hydrological Processes, hyp.13864-hyp.13864.
Crowd-Based Observations of Riverine Macroplastic Pollution
van Emmerik Tim, Seibert Jan, Strobl Barbara, Etter Simon, den Oudendammer Tijmen, Rutten Martine, bin Ab Razak Mohd Shahrizal, van Meerveld Ilja (2020), Crowd-Based Observations of Riverine Macroplastic Pollution, in Frontiers in Earth Science, 8, 1-12.
Training citizen scientists through an online game developed for data quality control
Strobl Barbara, Etter Simon, van Meerveld H. J. Ilja, Seibert Jan (2020), Training citizen scientists through an online game developed for data quality control, in Geoscience Communication, 3(1), 109-126.
Value of Crowd‐Based Water Level Class Observations for Hydrological Model Calibration
Etter S., Strobl B., Seibert J., Meerveld H. J. Ilja (2020), Value of Crowd‐Based Water Level Class Observations for Hydrological Model Calibration, in Water Resources Research, 56(2), 1-17.
Accuracy of crowdsourced streamflow and stream level class estimates
Strobl Barbara, Etter Simon, van Meerveld Ilja, Seibert Jan (2020), Accuracy of crowdsourced streamflow and stream level class estimates, in Hydrological Sciences Journal, 1-19.
The CrowdWater game: A playful way to improve the accuracy of crowdsourced water level class data
Strobl Barbara, Etter Simon, van Meerveld Ilja, Seibert Jan (2019), The CrowdWater game: A playful way to improve the accuracy of crowdsourced water level class data, in PLOS ONE, 14(9), e0222579-e0222579.
Virtual Staff Gauges for Crowd-Based Stream Level Observations
Seibert Jan, Strobl Barbara, Etter Simon, Hummer Philipp, van Meerveld H. J. (Ilja) (2019), Virtual Staff Gauges for Crowd-Based Stream Level Observations, in Frontiers in Earth Science, 7, 1-10.
Wasserdaten sammeln mit dem Smartphone – Wie können Menschen messen, was hydrologische Modelle brauchen?
SeibertJan, van MeerveldH.J., EtterS., StroblB., AssendelftR., HummerP. (2019), Wasserdaten sammeln mit dem Smartphone – Wie können Menschen messen, was hydrologische Modelle brauchen?, in Hydrologie & Wasserbewirtschaftung, 63(2), 74-84.
Testing the Waters: Mobile Apps for Crowdsourced Streamflow Data
Kampf Stephanie, Strobl Barbara, Hammond John, Anenberg Alyssa, Etter Simon, Martin Caroline, Puntenney-Desmond Kira, Seibert Jan, van Meerveld Ilja (2018), Testing the Waters: Mobile Apps for Crowdsourced Streamflow Data, 99, Wiley, Hoboken 99.
Value of uncertain streamflow observations for hydrological modelling
Etter Simon, Strobl Barbara, Seibert Jan, van Meerveld H. J. Ilja (2018), Value of uncertain streamflow observations for hydrological modelling, in Hydrology and Earth System Sciences, 22(10), 5243-5257.
Information content of stream level class data for hydrological model calibration
van Meerveld H. J. Ilja, Vis Marc J. P., Seibert Jan (2017), Information content of stream level class data for hydrological model calibration, in Hydrology and Earth System Sciences, 21(9), 4895-4905.

Collaboration

Group / person Country
Types of collaboration
hydrosolutions, Tobias Siegfried, Dr. sc. ETH Switzerland (Europe)
- in-depth/constructive exchanges on approaches, methods or results
- Publication
Philip Brunner, Centre d'hydrogéologie et de géothermie (CHYN), Neuchatel Switzerland (Europe)
- in-depth/constructive exchanges on approaches, methods or results
- Publication
Prof. Lutz Breuer, Giessen, Chair in Landscape, Water and Biogeochemical Cycles Germany (Europe)
- in-depth/constructive exchanges on approaches, methods or results
Prof. Keith Beven Great Britain and Northern Ireland (Europe)
- in-depth/constructive exchanges on approaches, methods or results
- Publication

Communication with the public

Communication Title Media Place Year
New media (web, blogs, podcasts, news feeds etc.) CrowdWater homepage (links to several outreach activities) International Italian-speaking Switzerland Rhaeto-Romanic Switzerland Western Switzerland German-speaking Switzerland 2017

Awards

Title Year
Mercator Award 2020 for Junior Researchers 2020
Posterpreis am Tag der Hydrology (Dresden) für die innovativste Studie Poster award at the Hydrology day (Dresden) for the most innovative study 2018

Abstract

VisionCrowdWater will contribute towards better utilizing the potential of citizen science in the advancement of hydrology and water resources research. This will contribute to the collection of new types of hydrological data for better predictions and increased understanding of hydrological processes.Objectives of this projectCrowdWater will determine the potential for crowd-based data collection in hydrology and water resources research. This will be achieved through the following objectives related to citizen science in hydrology and water resources research:•Thorough evaluation of the potential of different crowd-based data collection approaches, both from a theoretical side (e.g., what data is needed at what accuracy and spatiotemporal resolution?) and a practical side (e.g., what data quality can be achieved?)•Implementing and testing creative scalable approaches to crowd-based data collection of streamlevel/-flow and soil moisture data using a geocaching approach for the setup of new observations sitesThe innovative aspects of the CrowdWater project are the exploration of creative scalable crowdsourcing approaches with an emphasis on the evaluation of the value of the data produced and the potential for future acquisition of these data.
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